- 著者
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山崎 俊彦
アンドリュー ギャラガー
ツーハン チェン
相澤 清晴
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J97-D, no.9, pp.1437-1444, 2014-09-01
近年,SNSにアップロードされた大量のジオタグ(位置情報)を用いた処理が盛んに研究されている.旅行推薦はその代表的なものであり,特に都市内旅行推薦の研究が数多く進められてきた.都市内推薦とは,ある都市で旅行しているとき,その時点までの旅行履歴を元に今後の訪問地を推薦するものである.これまで,トピックモデルを用いた推薦や年齢・性別・人種などの属性に応じた推薦などが提案されている.本論文では,季節・時間帯を考慮にいれた都市内旅行推薦方式を提案する.推薦では,ベイズの定理を用いて季節と時間帯による旅行ルートの人気の違いを表現し,マルコフモデルに組み入れることにより高精度な推薦を実現する.ベイズの定理に基づく旅行推薦手法は,これまでも幾つか提案されており,本手法はそれらの手法と組み合わせて用いることが原理的に可能である.提案手法の妥当性は,世界21の都市・公園で撮られた620万枚のジオタグ付き写真を用いた実験により確認した.